FHE 전사적 동형 암호화 분야에 대한 심층 분석: FHE는 이상적인 개인정보 보호 기술이다
글: Maggie @ Foresight Ventures
TLDR:
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FHE(전동형 암호화)는 곧 부상할 차세대 프라이버시 보호 기술로, 우리는 이를 적극적으로 포트폴리오에 담을 필요가 있다. FHE는 이상적인 프라이버시 보호 능력을 갖추고 있지만 현재 성능 측면에서 여전히 한계가 존재한다. 하지만 크립토 자본이 유입됨에 따라 기술의 발전과 성숙이 크게 가속화될 것으로 본다. 마치 최근 몇 년간 ZK 기술이 급속도로 발전한 것처럼 말이다.
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Web3에서 FHE는 거래 프라이버시 보호, AI 프라이버시 보호 및 프라이버시 보호 협력 프로세서에 활용될 수 있다. 그 중에서도 나는 특히 '프라이버시 보호 EVM'을 주목하고 있는데, 기존 링 서명, 믹싱 기술, ZK보다 훨씬 더 유연하며 EVM과의 호환성도 뛰어나기 때문이다.
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현재 두각을 나타내는 주요 FHE 프로젝트들을 조사해보았다. 대부분 내년 1분기까지 메인넷 출시를 계획하고 있다. 이들 중 ZAMA가 기술적으로 가장 앞서 있으나 아직 토큰 발행 계획은 없다. 이와 별개로 Fhenix가 현재 가장 우수한 FHE 프로젝트라고 판단한다.
1. FHE는 이상적인 프라이버시 보호 기술이다
1.1 FHE의 역할
전동형 암호화(Fully Homomorphic Encryption, FHE)란 암호화 방식의 일종으로, 암호문에 대해 여러 번의 덧셈 및 곱셈 연산을 수행하더라도 결과 역시 암호문 형태로 유지되며, 이를 복호화하면 원문에 동일한 연산을 수행한 결과와 정확히 일치하게 된다. 즉 데이터가 '계산은 가능하지만 내용은 보이지 않는' 상태를 실현하는 것이다.
FHE는 외부에 계산을 위탁하기에 매우 적합하다. 데이터를 외부 컴퓨팅 리소스에 넘겨 처리받되, 정보 유출 걱정 없이 안전하게 연산을 수행할 수 있기 때문이다.
쉽게 설명하자면, 귀하가 회사를 운영 중이며 회사 데이터가 매우 중요한 상황에서 클라우드 서비스를 이용해 데이터를 처리하고 싶지만, 클라우드 상에서 데이터가 노출되는 것이 걱정된다면 다음 절차를 따를 수 있다:
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먼저 데이터를 전동형 암호화하여 암호문으로 변환한 후 클라우드 서버에 업로드한다. 예를 들어 위 그림에서 숫자 5와 10은 각각 'X', 'YZ'라는 암호문으로 표현된다.
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두 숫자 5와 10을 더하고 싶다면, 클라우드 서버는 암호문 'X'와 'YZ'에 대해 미리 정의된 연산 규칙에 따라 덧셈 연산에 해당하는 특정 작업을 수행하여 새로운 암호문 'PDQ'를 생성한다.
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이 암호문 결과물을 클라우드 서버에서 다운로드한 후 복호화하면, 그 값이 바로 5+10의 연산 결과임을 확인할 수 있다.
즉 원문은 오직 귀하의 장비에서만 존재하며, 클라우드 서버에서는 저장과 연산 모두 암호문 상태로 이루어진다. 따라서 데이터 유출에 대한 우려를 줄일 수 있으며, 이러한 프라이버시 보호 방법은 매우 이상적이다.
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반동형 암호화(Partially Homomorphic Encryption): 비교적 구현이 용이하고 실용성이 높다. 단 하나의 동형 특성만 지원하는데, 예를 들어 덧셈 또는 곱셈 중 하나만 가능한 형태이다.
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근사 동형 암호화(Approximate Homomorphic Encryption): 암호문 상에서 덧셈과 곱셈을 동시에 수행할 수 있으나, 지원 가능한 연산 횟수가 매우 제한적이다.
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제한된 계층의 전동형 암호화(Limited-depth FHE): 암호문에 대해 임의의 덧셈과 곱셈 조합을 자유롭게 수행할 수 있으나, 함수의 복잡도에 따른 새로운 복잡도 상한선이 존재한다.
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전동형 암호화(Fully Homomorphic Encryption): 무제한의 덧셈 및 곱셈 연산을 지원하며, 복잡도나 횟수에 제약이 없다.
전동형 암호화는 여기서 가장 어렵고 이상적인 형태로서, '암호학의 성배(Cryptography Holy Grail)'라 불린다.
1.2 역사
FHE의 역사는 오래되었다.
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1978년: 전동형 암호화 개념 최초 제안.
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2009년(1세대): 세계 최초의 전동형 암호화 방식 제안.
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2011년(2세대): 정수 기반의 전동형 암호화 방식 제안. 이전 방식보다 간단하나 효율성은 향상되지 않음.
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2013년(3세대): GSW라 불리는 새로운 FHE 구성 기술 등장. 효율성과 보안성이 모두 향상되었으며, 이후 FHEW와 TFHE로 개선되어 더욱 높은 성능을 달성함.
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2016년(4세대): 근사 동형 암호화 방식 CKKS 제안. 다항식 근사를 평가하는 데 가장 효과적이며, 프라이버시 보호 머신러닝 응용에 특화됨.
현재 널리 사용되는 동형 암호화 라이브러리는 주로 3세대와 4세대 알고리즘을 기반으로 한다. 알고리즘의 혁신, 공학적 최적화, 블록체인 친화적 설계, 하드웨어 가속화 등은 자본 유입과 함께 빠르게 발전할 수 있는 분야이다.
1.3 현재의 성능과 실용성
주요 동형 암호화 라이브러리:
ZAMA TFHE 성능:
예를 들어 ZAMA TFHE는 256비트 덧셈/뺄셈에 약 200ms 소요되며, 일반 원문 계산은 수십~수백 나노초 수준이다. 즉 FHE 연산 속도는 원문 계산보다 약 10^6배 느리다. 일부 최적화된 연산은 약 1000배 정도 느리다. 물론 암호문 연산과 원문 연산을 직접 비교하는 것은 공평하지 않다. 프라이버시에는 비용이 따르며, 전동형 암호화처럼 이상적인 프라이버시 기술이라면 그 비용은 더 크다고 할 수 있다.
ZAMA는 향후 FHE 전용 하드웨어 개발을 통해 성능을 추가로 향상시킬 계획이다.
1.4 Web3와 결합한 FHE의 기술 연구 방향
Web3는 탈중앙화 환경이므로, FHE와의 융합은 다양한 기술적 과제를 포함하고 있다. 아래와 같은 방향들이 연구되고 있다.
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혁신적인 FHE 방식, 컴파일러, 라이브러리: FHE를 더 쉽고 빠르며 블록체인에 적합하게 만든다.
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FHE 전용 하드웨어: 연산 성능 향상.
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FHE + ZKP: FHE로 프라이버시 연산을 수행하면서, ZK를 통해 입력과 출력이 조건을 만족함을 증명하거나, FHE 연산이 올바르게 실행되었음을 검증.
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연산 노드의 악용 방지: EigenLayer의 재스테이킹(re-staking) 등과 결합 가능.
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MPC 복호화 방식: 암호화된 공유 상태에서 키는 일반적으로 MPC 기반 분산 저장되며, 안전하고 고성능인 임계값 복호화 프로토콜이 필요.
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데이터 저장 DA 계층: 더 높은 처리량을 요구하는 DA 계층이 필요하며, 기존 Celestia로는 부족하다.
결론적으로, FHE 전동형 암호화는 곧 부상할 차세대 프라이버시 보호 기술이라고 본다. FHE는 이상적인 프라이버시 보호 능력을 갖추고 있으나 성능 면에서 아직 격차가 존재한다. 하지만 크립토 자본의 유입은 기술 발전과 성숙을 크게 가속화할 것이며, 최근 ZK 기술이 급격히 발전한 것과 유사한 양상을 보일 것이다. 이 분야는 반드시 포트폴리오에 담을 가치가 있다.
2. Web3에서 다양한 프라이버시 보호 시나리오에 적용 가능한 FHE, 그 중에서도 나는 프라이버시 EVM을 가장 기대한다
FHE는 프라이버시 보호 분야에 속하며, 크게 세 가지 영역으로 요약할 수 있다: "거래 프라이버시 보호" + "AI 프라이버시 보호" + "프라이버시 보호 협력 프로세서".
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거래 프라이버시 보호는 프라이버시 보호 DeFi, 투표, 입찰, MEV 방지 등을 포함한다.
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AI 프라이버시 보호는 탈중앙 신원 인증, AI 모델 및 데이터의 프라이버시 보호 등을 포함한다.
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프라이버시 보호 협력 프로세서는 전동형 암호문 연산을 오프체인에서 수행한 후 결과를 체인에 반환하는 방식으로, Trustless 게임 등에 활용 가능하다.
물론 다양한 프라이버시 보호 기술이 존재하지만, FHE의 독특함을 이해하려면 다른 기술들과 비교해보는 것이 좋다.
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TEE는 매우 빠르다. 데이터는 신뢰할 수 있는 하드웨어 내에서 원문 상태로 존재하고 연산되기 때문에 속도가 매우 빠르다. 하지만 이는 보안 하드웨어에 의존하며, 사실상 하드웨어 제조사에 대한 신뢰를 전제로 한다. 이는 중심화된 신뢰 모델이며, TEE의 일부 연산 검증은 제조사 서버와 연결되어 원격 검증을 해야 하는 경우도 있어 블록체인과 통합하기 어렵다. 블록체인 검증은 외부 중앙기관에 의존하지 않고, 체인의 과거 데이터만으로 독립적으로 수행되어야 하기 때문이다.
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MPC(안전 다자간 계산)는 개인정보를 보호하면서 여러 당사자가 공동으로 계산을 수행하는 기술이다. 그러나 이 기술은 여러 당사자가 동시에 온라인 상태여야 하며 빈번한 상호작이 필요해, 블록체인의 비동기적 환경에는 잘 맞지 않는다. 주로 MPC 지갑에서 사용되는데, 이 경우 개인키가 전체 형태로 저장되지 않고 여러 조각으로 분할되어 각각 다른 장치나 노드에 저장된다. 트랜잭션 서명이 필요할 때만 여러 조각이 MPC 프로토콜을 통해 공동으로 서명을 생성한다.
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ZK(제로 나이 지식 증명)는 주로 계산의 정확성을 증명하는 데 사용되며, 프라이버시 보호 자체보다는 검증 목적에 더 적합하다. 다만 ZK와 동형 기술은 밀접한 관련이 있으며, ZK 내 프라이버시 보호 부분에도 동형 기술이 활용되기도 한다.
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FHE 전동형 암호화는 암호문 연산 과정에서 중간에 데이터를 교환할 필요가 없으며, 서버/노드 상에서 완전히 연산이 가능하다. 따라서 MPC처럼 참여자들이 동시 접속해야 하는 문제가 없고, 블록체인에 더 적합하다. 또한 TEE와 달리 신뢰 없음(Trustless) 환경을 제공한다. 유일한 단점은 성능이 낮다는 것이다.
따라서 FHE가 점차 성능을 개선한다면, Web3에 더 적합한 프라이버시 보호 기술이 될 것이다.
또한 거래 프라이버시 보호 측면에서 FHE는 EVM과의 호환성도 뛰어나다. 이유는 다음과 같다:
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링 서명과 믹싱 기술은 스마트 컨트랙트를 지원하지 못한다.
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Aleo 등의 ZK 기반 프라이버시 프로젝트는 UTXO 모델 기반의 프라이버시 데이터를 사용하므로, EVM의 계정 기반 모델과 호환되지 않는다.
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반면 FHE는 스마트 컨트랙트와 계정 모델 모두를 지원하므로, EVM에 쉽게 통합할 수 있다.
종합적으로 볼 때, 전동형 암호화 기반 EVM은 매우 매력적인 솔루션이다.
AI 연산 자체가 이미 매우 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하며, 여기에 FHE처럼 복잡한 암호화 방식을 추가하면 현재로서는 성능이 너무 낮고 비용이 지나치게 높을 수 있다. 나는 AI 프라이버시 보호는 궁극적으로 TEE/MPC/ZK/반동형 암호화가 결합된 하이브리드 방식이 될 것으로 본다.
요약하면, FHE는 Web3에서 거래 프라이버시 보호, AI 프라이버시 보호, 프라이버시 보호 협력 프로세서에 활용될 수 있다. 그 중에서도 나는 프라이버시 보호 EVM을 특히 주목하고 있으며, 기존 링 서명, 믹싱 기술, ZK보다 더 유연하고 EVM과의 적합성도 뛰어나다고 생각한다.
3. 대부분의 FHE 프로젝트는 올해부터 내년 1분기 사이에 메인넷 출시 예정이며, ZAMA 외부에서는 Fhenix가 가장 우수한 FHE 프로젝트라고 판단한다
현재 시장에서 주목할 만한 전동형 암호화 프로젝트들을 조사하였으며, 그들의 주요 정보는 다음과 같다:
3.1 ZAMA (도구)
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서사: 블록체인과 AI에 전동형 암호화 기술 제공
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도구: TFHE-rs, TFHE의 Rust 구현
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도구: Concrete, TFHE용 컴파일러
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제품: Concrete ML, 프라이버시 보호 머신러닝
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제품: fhEVM, 프라이버시 보호 스마트 컨트랙트 플랫폼
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팀: CTO Pascal Paillier - 저명한 암호학자
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CTO & 공동 창업자: Pascal Paillier, 1999년 Telecom ParisTech에서 박사 학위 취득, 1999년 Paillier 암호 시스템 발명, 2013년부터 전동형 암호화 관련 논문 발표, 해당 분야 최고 권위자 중 한 명.
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CEO & 공동 창업자: Rand Hindi, 2011년 UCL에서 생물정보학 박사 학위 취득, 데이터 과학 프로젝트 경험 보유, ZAMA 활동과 병행하여 여러 프로젝트의 어드바이저 역임.
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투자 유치: 4년간 총 8200만 달러 이상 투자 유치, 최근 A라운드에서 7300만 달러 조달, Multicoin Capital과 Protocol Labs 주도.
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2023년 9월 26일, 시드 라운드 700만 달러, Multicoin Capital 주도, Node Capital, Bankless Ventures, Robot Ventures, Tane Labs, HackVC, Metaplanet 등 참여.
3.2 Fhenix (EVM + AI)
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서사: FHE 협력 프로세서 / L2 FHE 롤업(EVM 호환 프라이버시 L2)
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제품: FHE 지원 롤업, EVM 호환 기밀 스마트 컨트랙트. 개발자는 Solidity로 DApp을 개발하면서도 데이터 프라이버시를 보장할 수 있음.
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제품: FHE 협력 프로세서, 호스트 체인(이더리움, L2, L3 등)에서 암호화 계산 작업을 오프체인으로 오프로드. FHE 기반 연산의 효율을 크게 향상시킨다.
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협력: Zama와 협력, ZAMA의 fhEVM 활용, GitHub에서 ZAMA 라이브러리를 포크함.
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협력: EigenLayer와 협력, 롤업 노드는 EigenLayer에서 재스테이킹을 수행해야 함.
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팀: Guy Itzhaki, 인텔에서 7년 이상 근무, 인텔 동형 암호화 및 블록체인 사업 개발 총괄.
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창업자: Guy Zyskind, MIT 박사 과정, 2016년 MIT 석사. MIT Enigma 프라이버시 프로토콜 개발에 참여, 강력한 연구 개발 역량 보유.
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CEO: Guy Itzhaki, 인텔에서 7년 경력, 프라이버시 보호 분야에서 풍부한 실무 경험 보유. 인텔 동형 암호화 및 블록체인 사업 개발 총괄 역임.
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Prof. Chris Peikert, 전동형 암호화 분야 암호학자, Algorand의 암호학 리더.
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투자 유치: 1년간 진행, 최근 A라운드 1500만 달러, Hack VC 주도, Foresight Ventures 등 참여.
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2024년 5월, A라운드 1500만 달러, Hack VC 주도, Foresight Ventures 등 참여.
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2023년 9월 26일, 시드 라운드 700만 달러, Multicoin Capital 주도, Node Capital, Bankless Ventures, Robot Ventures, Tane Labs, HackVC, Metaplanet 등 참여.
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로드맵: 2024년 Q2 테스트넷 출시, 2025년 Q1 메인넷 출시.
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2024년 Q2, threshold 네트워크 출시.
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2024년 Q3, FHE 협력 프로세서 V0.
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2025년 Q1, 메인넷 출시.
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2025년 Q3, FHE 협력 프로세서 V1.
3.3 Inco (EVM)
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서사: 모듈화된 프라이버시 컴퓨팅 계층 / EVM 체인 지원
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제품: FHE 지원 롤업, EVM 호환 기밀 스마트 컨트랙트. 개발자는 Solidity로 DApp을 개발하면서 데이터 프라이버시를 보장 가능.
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협력: Zama와 협력, ZAMA의 fhEVM 사용.
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팀: 창업자 Remi Ga, 마이크로소프트와 구글에서 짧은 기간 소프트웨어 엔지니어로 근무, 이후 Parallel Finance의 DeFi 프로젝트 경험.
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창업자: Remi Gai, 2022년 이전 마이크로소프트와 구글에서 각각 6~9개월간 소프트웨어 엔지니어로 근무, 이후 Parallel Finance의 DeFi 프로젝트 진행.
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기술 책임자(Tech lead): Amaury A, Cosmos 핵심 개발자.
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투자 유치: 최근 시드 라운드 450만 달러, 1kx 주도.
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2024년 2월, Inco Network, 450만 달러 시드 펀딩 완료, 1kx 주도, Circle Ventures, Robot Ventures, Portal VC, Alliance DAO, Big Brain Holdings, Symbolic, GSR, Polygon Ventures, Daedalus, Matter Labs, Fenbushi 등 참여.
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진행 상황: 2024년 3월 테스트넷 출시, 2024년 Q4 메인넷 출시 예정.
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2024년 3월, fhEVM 포함한 테스트넷 출시. 현재 프라이버시 보호 ERC-20, 비공개 투표, 블라인드 입찰, 프라이버시 DID 등 샘플 제공.
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2024년 Q2~Q3, fhEVM 포함한 테스트넷 출시.
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2024년 Q4, 메인넷 출시.
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2025년 FPGA 하드웨어 가속 도입 계획, TPS 100~1000 목표.
3.4 Mind Network (AI&DePIN)
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서사: 데이터 프라이버시 보호 및 프라이버시 컴퓨팅. AI 및 DePIN 데이터와 모델 보호.
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제품: 2023년에는 프라이버시 데이터 호수(Privacy Data Lake)를 서사로 삼았으나, 올해부터 AI 및 DePIN 데이터·모델의 프라이버시 보호에 집중 조정.
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협력: ZAMA와 협력, ZAMA의 전동형 암호화 라이브러리 사용.
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협력: Fhenix, Inco와 협력, fhEVM 기반 롤업 구축.
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협력: Arweave와 협력, 암호화된 데이터 저장.
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협력: EigenLayer, Babylon 등과 협력, 서비스 노드 재스테이킹 시행. 참고: https://mindnetwork.medium.com/fhe-secured-restaking-layer-scaling-security-for-ai-depin-networks-73d5c6e5dda3
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팀: CTO George, 캠브리지 대학교 연구원 출신.
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공동 창업자 & CTO: George, 캠브리지 대학교 연구원 역임, 다국적 은행 기술 책임자 및 인터넷 핀테크 분야 다년간 경력 보유.
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투자 유치: 2년간 진행, 시드 라운드 250만 달러, Binance Labs 인큐베이션.
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2023년 6월 20일, 시드 라운드 250만 달러, Binance Labs 주도, HashKey, SevenX 등 참여.
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로드맵: 이미 테스트넷 출시, 현재 재스테이킹 기능 제공. 나머지 로드맵은 미공개.
3.5 Privasea (AI&DePIN)
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서사: AI 및 DePIN 프라이버시 컴퓨팅.
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제품: FHE를 활용한 ML 모델 학습. TFHE의 불 대수 게이트(Boolean gates) 최적화.
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제품: FaceID, 프라이버시 보호 얼굴 인식. 시빌(Sybil) 공격 방지 및 KYC 용도.
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협력: BNB Greenfield에 암호화된 데이터 저장 통합.
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팀: CTO Zhuan Cheng, 시카고 대학교 수학 박사, 암호학 기술 개발에 풍부한 경험 보유.
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CEO: David Jiao, AI 프로젝트에서 2000만 달러, 블록체인 프로젝트에서 400만 달러 투자 유치 경험.
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CTO Zhuan Cheng, 시카고 대학교 수학 박사, 암호학 연구 개발에 풍부한 경험, 이전에 NuLink의 ZK 기반 프라이버시 프로젝트 진행.
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투자 유치: 1년간 진행, 시드 라운드 500만 달러, Binance Labs 인큐베이션.
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2024년 3월, 시드 라운드 500만 달러, Binance Labs 인큐베이션, MH Ventures, K300, Gate Labs, 1NVST 등 참여.
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로드맵: 2024년 4월 테스트넷 V2 출시, 2024년 Q3 메인넷 출시.
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2024년 1월, 테스트넷 V1 출시.
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2024년 4월, 테스트넷 V2 출시.
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2024년 Q3, 토큰 생성 이벤트(TGE).
3.6 Optalysys (도구)
서사: 동형 암호화 하드웨어.
위 정보를 종합하면, ZAMA는 현재 FHE 분야에서 핵심 오픈소스 라이브러리를 제공하며 기술적으로 확실히 선도하고 있다. 그러나 아직 토큰 발행 계획은 공식적으로 밝히지 않았다. 따라서 우리는 Fhenix에 주목하고 있다.
Fhenix는 프라이버시 보호 EVM을 실현하여, 프라이버시 보호 스마트 컨트랙트를 가능하게 할 것이다. 그들은 Fhenix L2를 구축할 계획인데, 이는 전동형 암호화 기반의 EVM으로, 프라이버시 보호 거래 및 DeFi 등을 제공한다. 이 L2는 암호화/복호화 작업을 위한 threshold 네트워크도 갖추며, 또한 FHE 협력 프로세서를 통해 Fhenix 외부의 EVM 체인에도 전동형 계산 서비스를 제공할 수 있다.
Fhenix 팀의 기술 역량은 매우 뛰어나며, 인텔에서 프라이버시 컴퓨팅을 담당했던 전문가뿐 아니라, MIT에서 Enigma 프라이버시 프로토콜 개발에 참여했던 박사 출신, Algorand의 암호학 리더까지 포함하고 있다.
결론적으로, ZAMA, Fhenix 등 전동형 암호화 프로젝트들이 블록체인에 이상적인 프라이버시 보호 도구를 제공할 수 있을 것이라 확신한다.
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